这本书教代数和几何。作者将章节专门用于矩阵、线性方程、矩阵算法、向量空间、直线、平面、二阶曲线和椭圆曲线的关键问题。

本书对所有问题都提供了支持,作者在书中包含了Python源代码。这本书适合先进的本科生和研究生在计算机科学。

计算机的快速发展对该领域的年轻专家的培养提出了特殊的要求。随着现代计算机系统能力的快速增长,满足科学、技术、工业和经济需要所必须解决的问题的复杂性也在增长。在这方面,我们认为,计算专家对相关数学框架的发展以及如何创建解决上述问题的方法具有基本知识是至关重要的。代数和几何被认为是重要的领域,它们的思想和结果被积极地用于信息系统的开发,以及为商业项目开发的软件。代数的基本概念是数值矩阵和处理矩阵算法的方法。它们可以广泛用于科学和技术问题以及游戏行业。随着游戏技术以及增强现实和替代现实技术的快速发展,我们必须特别重视大学中的解析几何和线性代数、三维空间中的模式性质以及处理二维和三维物体的快速算法等课程。

https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-61541-3

这本教科书是自然科学高等教育学生线性代数和解析几何的入门。它以沃罗涅日州立大学计算机科学学院的一年级学生所学习的代数和几何、解析几何、基础和计算机代数课程为基础。教学内容包括理论训练,作为现有教材的补充,实践和实验课程,以及自学。今后,术语“代数”和“线性代数”将被认为是等价的,“几何”和“解析几何”也是一样。 让我们简要地总结一下这本教科书的内容。前四章讨论线性代数的经典划分;他们考虑了矩阵、行列式和线性方程组;给出了齐次方程组基本解和向量空间概念的定义。接下来的几章将介绍向量代数的基础知识以及平面和3D空间中的坐标方法。主要研究了三维空间中的向量、平面上的直线方程、空间中的平面方程和空间中的直线方程。对二阶曲线进行了分析。传统的代数和几何课程通常不包含椭圆曲线的内容。然而,我们认为,它出现在本书中有助于加深对线性代数和解析几何方法的理解,并为解决密码学理论和实际问题提供了一个实现这些方法的例子。

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